一种基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法

摘要

本发明公开了一种基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法。本发明首先给出互相关的代价函数，利用sinc内插公式用有限数量的样本去估计相关数据值，再通过最小二乘(LS)准则最小化其代价函数，得到并接近于无偏的估计值，且给出算法的克拉美罗下界(CRLB)表达式。实验表明，针对高斯信号，基于最小二乘样本拟合的准确度更高，基于最小二乘的时延估计算法，在信噪比或者信号长度一定的条件下，估计性能都明显高于传统的时延估计算法。特别指出，对于高斯信号具有的随机性，互相关算法与基于MMSE算法性能都出现明显下降，本发明是一种有效的时延估计算法。